机器学习中的过拟合、欠拟合问题

以线性回归和逻辑回归来实际看一下什么是过拟合问题   线性回归 线性回归是使用多项式来拟合变量之间的关系，从而可以根据某些变量来预测另外的变量。 图中的一个红叉叉描述了一个关系实例，横轴代表房子面积，纵轴代表房子的面积。 最左边的图是使用一次多项式来拟合两个变量之间的关系，我们可以直观的感受到直线并不能很好的描述两个变量之间的关系，主要原因就是一次多项式的表达力不够，这个现象叫做欠拟合。 然后直接

>>阅读原文<<